图片模型到底怎么选？我整理了一套更接近真实工作的对比方法

最近图片模型更新得非常快。

GPT Image、Gemini Image、Seedream、Wan、Qwen Image，每个模型发布时都能看到非常惊艳的案例。真正准备做项目时，问题却变成了：

它们到底有什么区别，我应该把任务交给谁？

如果只看官方 Demo，很难得到答案。因为不同厂商选择的提示词、参考图、分辨率和样例都不一样。有人展示写实人像，有人展示中文海报，有人展示多图融合，这些结果并不能直接横向比较。

我在做喵图AI的模型接入时，也遇到了同样的问题。最后发现，比较图片模型不能只用一条“赛博朋克女孩”提示词跑一次，然后凭主观感觉选一张最好看的。

真正有价值的模型对比，应该从实际工作任务出发。

先看官方定位：这些模型本来就不是同一类选手

下面是我根据各厂商官方文档整理的能力定位。这里对比的是公开技术能力，不代表喵图AI当前一定启用了表中的全部模型，具体可用项仍以产品页面为准。

模型	官方能力定位	更值得测试的场景	需要关注的限制
Gemini 3.1 Flash Image	面向速度和高并发场景，支持生成、编辑、多轮修改、1K/2K/4K、搜索 Grounding 与多参考图	快速改图、多轮对话、复杂参考图组合、批量工作	不同类型参考图有各自数量限制
Gemini 3 Pro Image	面向专业视觉资产和复杂指令，支持思考过程、搜索 Grounding 与最高 4K 输出	复杂商业海报、信息图、需要推理的构图	专业档位通常需要更高成本与等待时间
GPT Image 2	支持生成、编辑、多图输入、多轮工作流和灵活尺寸，编辑输入默认高保真处理	高保真参考图编辑、复杂语义遵循、对话式迭代	官方说明复杂提示可能耗时较长，目前不支持透明背景输出
Seedream 5.0 系列	支持文生图、图片编辑、多图输入和组图输出，可通过箭头、线框、涂鸦等视觉信号控制区域	中文需求、组图、角色连续性、草图与视觉标记控制	具体能力与限制需要按实际版本和线路验证
Wan 2.7 Image Pro	生成与编辑一体，强调文字、品牌色、角色一致性、多图参考；文生图最高支持 4K	电商海报、品牌视觉、连续组图、多图编辑	4K主要用于文生图，编辑等场景最高为 2K
Qwen Image 2.0 Pro	生成与编辑一体，强调文字渲染、真实质感和语义遵循，支持负向提示词与多结果输出	中文文字、图文混排、写实商品、一次比较多个候选结果	最高 2K，不同地域与快照版本需要单独确认

这张表已经能说明一个问题：

不存在一个模型在所有维度都天然占优。

有人更重视高保真编辑，有人更适合快速批量，有人擅长中文文字，有人提供更强的多图与组图能力。脱离具体任务讨论“哪个模型最好”，很容易得出错误结论。

我会怎样设计一组模型对比？

如果目标是服务真实创作，而不是制作一张吸引眼球的排行榜，我会把测试拆成五个部分。

第一组：中文电商海报

测试任务：

为一款蓝色便携榨汁杯制作 3:4 电商海报。保留商品外观和品牌标识，主标题为“鲜榨随行”，副标题为“40秒快速出汁”，整体使用清爽夏日风格。

主要观察：

• 中文是否正确，有没有错字或乱码；
• 标题与副标题的层级是否合理；
• 商品有没有被模型重新设计；
• 画面是否预留价格、按钮等营销区域；
• 品牌色和商品颜色是否稳定。

这组测试主要区分文字渲染、版式理解和商品保真能力。

第二组：参考图局部修改

测试任务：

将杯盖从白色改成深蓝色，杯身、Logo、背景、光影和构图保持不变。

主要观察：

• 模型是否只修改指定区域；
• Logo和商品结构有没有变化；
• 边缘、反光和材质是否自然；
• 连续修改两到三轮后，原图是否逐渐漂移。

很多模型第一轮编辑看起来不错，但多轮以后商品会越来越不像原图。因此，不能只比较一次生成结果。

第三组：多图融合

测试输入：

• 图 1：产品主体；
• 图 2：希望采用的场景；
• 图 3：模特或人物；
• 图 4：视觉风格参考。

测试指令：

将图 1 的产品放到图 2 的桌面上，由图 3 的人物自然手持，画面风格参考图 4。保持产品比例、Logo和颜色不变。

主要观察：

• 模型能否理解每张图的不同角色；
• 是否错误混合人物、产品和风格；
• 产品与手部接触是否自然；
• 光影和透视是否与新场景一致。

“支持多张参考图”和“正确使用多张参考图”是两回事。这组测试通常最能拉开模型差距。

第四组：连续组图

测试任务：

为同一款产品生成四张视觉统一的图片：白底主图、户外使用场景、功能卖点图、包装展示图。

主要观察：

• 四张图中的产品是否一致；
• 品牌色与视觉风格是否连续；
• 每张图是否真正承担不同内容任务；
• 模型能否避免重复构图。

单张图好看不代表适合电商生产。实际业务更关心一整套内容能否共同工作。

第五组：速度、稳定性与成本

效果之外，我还会记录：

• 请求成功率；
• 首次响应时间与总生成时间；
• 同一提示词至少三次生成的波动；
• 参考图越多时，速度和成本怎样变化；
• 不同分辨率、品质和生成数量的实际消耗；
• 失败后是否扣费，结果地址是否需要及时持久化。

模型对比最容易忽略这一组指标，但它恰恰决定一个模型能不能进入生产环境。